大数据时代高职院校统计分析教学改革

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1、1、大数据时代概念的提出最早提出"大数据"时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，进入2012年后，大数据(bigdata)—伺越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量信息。大数据的定义有很多种说法，但目前还没有一个确切统一的答案，归纳来讲，狭义层面，大数据是指庞大的数据量,广义层面，大数据是应对庞大数据集进行收集、整理、分析的一系列方法、手段、工具的集合2、大数据时代对统计分析教学的影响(1)大数据时代是建立在互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、提炼、处理和展示的

2、信息时代。大数据时代到来，各行各业，各职能部门对信息数据的依赖性都在加强，正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。统计工作已经不再仅仅局限于统计部门和统计人员，各行各业各个部门都会涉及统计相关工作，对大数据分析人才需求量的増加和对统计工作的重视,使得统计分析的相关知识与技能成为学生应掌握的基本技能。这就要求在人才培养方案和课程标准设置的角度，来更多的思考如何与社会对接。(2)大数据时代的大数据量，给统

3、计人员做数据分析留下了巨大的空间。对统计工作者而言，如何更好、更高效的收集整理，开发利用海量的信息，成为今后努力的重点。这就对高职院校统计教学提出了更高的要求，不仅要求对统计知识讲授的理论与方法进行创新，还要求在教学中理论与实践并重，注重培养学生的应用能力，同时还要注重培养学生统计思维的养成＜3、目前高职院校统计分析课程教学存在的问题(1)课程标准(教学大纲)的设置需要优化，授课内容不能完全适应大数据时代社会的需求。职业院校统计分析的教学过程是围绕"收集资料-整理资料-展示资料-分析解释资料"这样一条主线来进行

4、的，缺哪个部分都不能称为完整的教学，但是现在很多课程标准甚至教材中都缺少"分析解释资料"这个环节，即缺少统计分析报告的撰写这一章节。对于统计整理等非常实用的章节，分配课时较少，而有些在实际基础工作中实用性并不强的章节，如"相关和回归分析"占用了不少课时。(2)理论教学比重过大，实训教学环节薄弱，缺乏统计相关软件的实践教学。目前很多高职院校的统计教学，更多的还是以讲授理论课程为主，而旨在培养学生动手操作能力的实训环节远远不够，高职院校经管类学生常用的基础统计软件Excel在统计分析课程中几乎不涉及或涉及较少。使得

5、学生在学完此课程后并不能完全掌握统计分析的操作技能。也使得培养出来的学生在踏入工作单位后无法快速融入工作，还需要用人单位继续培训。(3)教学模式单一，教学过程没有与时代紧密结合，忽视了与当前经济社会问题的联系。另外，学生对此课程的重视度不够，学习兴趣不高。经管类专业都把此课程作为专业基础课，学生认为此课程不是专业核心课程，从思想意识上重视不够。另外还有很多学生认为此课程枯燥乏味用处不大，因此学习兴趣不高4、统计分析课程教学改革的思考(1)修改优化课程标准(教学大纲)，授课内容根据大数据时代的特征和对人才技能的需

6、求进行动态调整。统计分析课程不同于传统的统计学，它更多的强调对学生数据处理能力和分析能力的培养。高职院校的学生，理论知识较为薄弱，而动手能力相对较好。因此，要结合高职院校学生的特点和基础，合理优化课程标准，充分利用有限的课时，合理分配每一部分的课时量，例如增加统计整理章节的课时量，相应减少抽样推断、统计指数等章节课时分配，弱化在实际工作中接触较少的相关与回归分析章节的教学;在课程标准中増加统计分析报告撰写的相关内容，使教学过程更加完整，更加适应时代的要求。(2)增加实训教学的比重，引入统计分析软件进行实训方面的

7、教学。实训和理论应各占一半。不同于传统的统计工作，大数据时代，更多的要依靠各种统计软件来进行数据的整理和分析。统计分析的软件有很多种，对于高职院校的学生来说，最适合的统计分析软件是Excel,它虽不如SPSS、SAS功能强大，但它所提供的函数功能、图表绘制、数据分析功能及电子表格的技术，足以满足经管类学生统计分析教学的要求及学生实践的需要。在讲解理论知识的同时，充分利用好实训室，将Excel实践操作与章节理论知识融合，如统计整理章节中，要让学生学会Excel的筛选、分类汇总、数据透视功能，学会用Excel绘制各

8、种统计图表。在课程的考核上，也要増加实训成绩的占比。(3)创新教学模式，提高学生的兴趣。首先，讲好序言课，在序言课上向学生阐述学好统计分析课程在大数据时代的重要性，使学生从思想意识上重视此门课程。其次，重视案例教学，将课程知识体系与当前重大经济社会问题、热点问题相结合，增强课堂的趣味性。再次，创新教学模式，探索将"翻转课堂"、"慕课"等模式引入教学，提高学生的积极性和主动性。最后，加强